[发明专利]基于局部信息融合的铅酸电池健康状态预测方法有效
| 申请号： | 201711252691.4 | 申请日： | 2017-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN108009585B | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 孟祥鹿;江颖洁;王昊;田安琪;徐彬泰;翟旭;马超;孙勇健;曹立斌;刘晓晨;田保鹏;张杰;张志明 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司信息通信公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 王玮 |
| 地址： | 250001 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于局部信息融合的铅酸电池健康状态预测方法，包括：步骤1、在铅酸电池的放电过程中，以放电循环为单位构成训练样本集；将每次放电循环作为一个样本，并提取相应的时间序列作为特征；步骤2、将原始的训练集按照时间序列划分为若干个样本数目相等子训练集；步骤3、在每个子训练集上训练支持向量回归（SVR）模型，多个SVR组成一个SVR的集合；步骤4、利用集成学习算法将多个训练的SVR模型融合，得到集成的SVR模型；步骤5、给定待查询铅酸电池的一次放电循环，利用集成的SVR模型预测铅酸电池本次放电循环后的健康状态（SOH）。本发明方法预测精度高，泛化能力强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 局部 信息 融合 电池 健康 状态 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于局部信息融合的铅酸电池健康状态预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、在铅酸电池的放电过程中，以放电循环为单位构成训练样本集；将每次放电循环作为一个样本，并提取相应的时间序列作为特征；步骤2、将原始的训练集按照时间序列划分为若干个样本数目相等子训练集；步骤3、在每个子训练集上训练支持向量回归SVR模型，多个SVR组成一个SVR的集合；步骤4、利用集成学习算法将多个训练的SVR模型融合，得到集成的SVR模型；步骤5、给定待查询铅酸电池的一次放电循环，利用集成的SVR模型预测铅酸电池本次放电循环后的健康状态SOH。
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